如果你对人工智能（AI）感兴趣，可能听说过多伦多大学的深度学习研究或蒙特利尔大学的Mila研究所，但阿尔伯塔大学（University of Alberta）在强化学习（Reinforcement Learning, RL）和游戏AI方面有着深厚的积累和广泛的影响力。
今天，我们就来聊聊这所加拿大高校在AI领域的特色，以及它如何成为许多研究者和学生的理想选择。
1. 阿尔伯塔大学在AI领域的地位
（1）强化学习的重要研究中心
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CSRankings（AI领域）显示，阿尔伯塔大学在强化学习（RL）方向的研究处于国际前列，与UC Berkeley、DeepMind等机构的研究水平相当。
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这里的学术成果在游戏AI、多智能体系统、机器人学习等领域被广泛引用。
（2）与DeepMind的紧密合作
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2017年，Google DeepMind（开发AlphaGo的公司）在阿尔伯塔大学设立了北美AI研究实验室，专注于强化学习的研究。
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许多DeepMind的研究员来自阿尔伯塔，包括David Silver（AlphaGo的核心开发者之一）。
（3）加拿大AI研究的重要基地
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阿尔伯塔的Amii（Alberta Machine Intelligence Institute）是加拿大主要的AI研究所之一，与Mila（蒙特利尔）、Vector Institute（多伦多）齐名。
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该研究所与工业界（如Google、IBM、华为）保持密切合作，推动AI技术的实际应用。
2. 阿尔伯塔AI的优势领域
（1）强化学习的理论奠基者
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Richard S. Sutton是阿尔伯塔大学的教授，他的著作《Reinforcement Learning: An Introduction》被视为该领域的经典教材。
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他的研究奠定了时序差分学习（TD Learning）、Q-Learning等算法的基础。
（2）游戏AI的突破性研究
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阿尔伯塔团队开发的DeepStack（2017）和Pluribus（2019）是早期在德州扑克中战胜职业玩家的AI系统。
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这里的科研团队还在《星际争霸2》AI竞赛、围棋AI等领域取得重要进展。
（3）产学研结合紧密
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Amii与工业界合作紧密，学生有机会参与Google、NVIDIA、华为等公司的AI项目。
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许多毕业生进入DeepMind、OpenAI、特斯拉等机构工作。
3. 阿尔伯塔AI硕士：申请与就业
（1）申请要求
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学术背景：本科均分建议80%+（3.3/4.0），计算机、数学或相关专业更受青睐。
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科研经历：申请研究型硕士（MSc）最好有AI相关研究经验，尤其是强化学习、机器学习方向。
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语言成绩：雅思6.5（单项6.0）或托福90+。
（2）硕士项目推荐
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MSc in Computing Science（Thesis-based）
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研究型硕士，适合希望深入科研或未来攻读PhD的学生。
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主要研究方向：强化学习、游戏AI、机器人学习。
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MSc in Artificial Intelligence（Course-based）
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授课型硕士，适合以就业为导向的学生，课程涵盖机器学习、数据科学等。
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（3）毕业生去向
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学术界：部分学生进入MIT、斯坦福、牛津等高校继续深造。
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工业界：Google DeepMind、OpenAI、特斯拉、华为等公司均有阿尔伯塔的校友。
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创业：部分毕业生在游戏、自动驾驶领域创立AI初创公司。
